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惯性数据测量一一卡尔曼滤波

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发表于 2020-1-14 13:55 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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惯性数据测量一一卡 尔曼滤波
+ |' N" ]0 J5 \1 D. p6 R, e2 H介绍
  E# f6 ~6 Z1 R6 d对于大多数人来说,卡尔曼滤波很难理解。的确,他奇迹般地解决了其他方法很难解决的问题。但是注意,卡尔曼滤波并不是解决你所有问题万能的良方。
5 r6 Y4 v3 [5 K7 j" B) \这篇文章将阐述卡尔曼滤波的使用。我们将使用多的实际方法而避免那些很难理解的繁琐理论,因为大多数人仅仅将其用于MAV/UAV (微型飞行器/无人机)应用上, 我将试图将它形象具体化。
; S* u& ]6 \+ a4 h% k8 z: ^必须确保你已经知道了怎样使用加速度计和陀螺仪来进行数据采集,另外,一些基础的代数知识也是必要的。
4 ^5 t. I- x, J/ Q
# Y* s5 ]% w; W基本操作
  |! [2 R3 }% z1 H卡尔曼滤波是- -种链形滤波器( 累接滤波器),他需要两个东西:7 b2 D2 d; H; s+ u
首先,你将需要几种输入(- -路或更多的数据源),你可以仅仅使用线性计算将他们转换为你预期的输出。换句话说,在我们的问题中,我们需要建立- - 个线性模型。; J' u0 U/ u% E
其次,你需要另一路输入。这一路是期望数据中的实际外界数据值,或者是它的近似。
5 Y! M9 e$ z. ^5 w# x每--次迭代,卡尔曼滤波器都将微小地改变线性模型中的变量,因此线性模型的输出将于第二次输入接近。( e# ~  A: T/ m+ Q, C3 g& [

6 b* N) n7 I* D% q
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